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可解释的机器学习 - 资源详细说明
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测，这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。
在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法，如特征重要性和累积局部效应，以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。
所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的？它们的优缺点是什么？
如何解释它们的输出？本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。
这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型，较少涉及到计算机
视觉和⾃然语⾔处理任务。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型
可解释的⼈阅读本书。
在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法，如特征重要性和累积局部效应，以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。
所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的？它们的优缺点是什么？
如何解释它们的输出？本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。
这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型，较少涉及到计算机
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